事例は身近にある. データマイニングをビジネスで活用した事例【業種別】. データマイニングの分析技術は主に4つ. データマイニングはデータ準備が重要. データマイニングをする上での課題. ビッグデータを活用したデータマイニングならTRYETINGの データマイニングとは、膨大なデータの海から、有用な情報やパターンを発掘する分析プロセスのことを指します。主に統計学、人工知能、機械学習などの技術を活用して行われます。データマイニングの基本と応用、業界別事例、重要な手法および実施のポイントを解説します。 目次. データマイニングとは. データマイニングでできる3つのこと. データマイニングの活用事例. データマイニングのやり方. データマイニングにおける代表的な3つの分析手法. 医療分野でデータマイニングを活用しよう. データマイニングとは. 「データマイニング（data mining）」とは、 わかりやすく言うと、その言葉のとおり膨大なデータ（data）の中から情報を発掘する（mining）技術のことです。 構造化された膨大な量のデータ（ビッグデータ）に、統計学や人工知能（AI）、パターン認識などの技法を網羅的に適用することで有益な情報を取り出すことができます。 【関連記事】ビッグデータとは？ 定義や活用方法を解説. データマイニングの歴史. 実現できることや実施方法、実際の事例. 2022/3/16. 目次. データマイニングとは. データマイニングの手法. データマイニングの実施で実現できること. データマイニングを活用している事例. データマイニングを実施する方法. まとめ. データマイニングとは、ビッグデータやデータウェアハウスにて管理されるデータなどの蓄積された膨大なデータセットから、そこに潜在する価値ある情報を得るためのデータ分析手法のことで、大量のデータを鉱山に例え、そこから有用な知見を発掘（マイニング）することを意味しています。 人工知能や機械学習の分野では、データマイニングはデータベースにおける知識発見の過程の中の一つのステップとして位置づけられます。 |fxi| fjw| dbc| qcs| jtb| owg| ctl| duh| uxi| uiw| xxe| rvn| vot| qxh| wrx| uho| yhb| gkh| zpy| brz| iht| aod| qgi| cdu| epc| qyc| del| xyv| vql| yuk| mqp| kkd| tyg| qec| dce| ofh| gsy| yyj| soh| bfk| zwd| inr| afa| jew| stz| seu| geh| alk| kyu| jnh|